1 why use cl in supervised contrastive learning? 这篇文章的一个主要前提在于,下游对标的是一个相对粗粒度的分类问题,由于simclr这样的框架,在batch training中,是把每张image当作一个单独的class的,因此训练的过程中,并不会主动将相同类别的image 映射到相似的embedding空间中,例如上面的左图,黑白狗和黄毛狗之间...
《Selective-Supervised Contrastive Learning with Noisy Labels》 引入一个filter机制,用高置信的positive来做supervised contrastive learning,提升监督质量。 《Balanced Contrastive Learning for Long-Tailed Visual Recognition》提出了balanced supervised contrastive learning loss。1)通过class-averaging来平衡不均衡负类的...
supervised contrastive learning公式讲解 监督对比学习(Supervised Contrastive Learning)是一种通过对比正负样本对来学习特征表示的方法。其核心思想是让模型学习将正样本对映射到相近的距离,而将负样本对映射到较远的距离。 在监督对比学习中,通常有两个encoder,一个用于对输入样本进行编码,另一个用于对正负样本对进行...
本文解读的是谷歌在nips上发表的有监督对比学习方法，它旨在解决原始的自监督对比学习在无标签条件下学习特征的问题。原始自监督对比学习方法试图在没有标签的情况下训练模型，得到的表示用于有监督任务，然而这种方法得到的表示可能并不完全适配下游有监督任务。传统的自监督对比学习方式通过将一张图片增广为两...
代码:https://github.com/HobbitLong/SupContrast 交叉熵损失有很多缺点,例如对嘈杂标签缺乏鲁棒性,分类边距可能较差,导致泛化性能下降。 作者在对比学习的基础上加上了标签信息,提出了一种监督学习的损失,让来自相同类别的特征比不同类别的特征更靠近。 方法 ...
Contrastive and Generative Graph Convolutional Networks for Graph-based Semi-Supervised Learning 以GCN基础的半监督学习,基于图的半监督学习(SSL)旨在通过图将少数标记数据的标签转移到剩余的大量未标记数据。 首先,通过设计一个半监督的对比损失,可以通过最大化相同数据的不同视图或同一类数据之间的一致性... ...
论文标题:Supervised Contrastive Learning with Structure Inference for Graph Classification 论文作者:Hao Jia, Junzhong Ji, Minglong Lei 论文来源:2022, ArXiv 论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 任务:Graph Classification 先前工作存在的问题 ...
在看Supervised Contrastive Learning的时候,一开始看到code还觉得很奇怪,跟paper中的公式对不上。后面想起log_softmax也是减去最大值,才发现逻辑是一样的,简单记录一下。 Log_Softmax 注意这里是所有点进行处理的,注意mask matrix: mask: the sample with the same category ...
(SCL)SUPERVISED CONTRASTIVE LEARNING FOR PRE-TRAINED LANGUAGE MODEL FINE-TUNING 使用了监督对比学习的思路,额外添加了一个loss,目的是使同一类样本尽可能离得近,不同类样本尽可能离得远。 denotes the normalized embedding of the final encoder hidden layer before the softmax projection...
ordinal-regressioncardiovascular-diseasessupervised-contrastive-learningaortic-calcificationdisease-gradingpredicting-future-risk UpdatedJul 23, 2023 Python TF 2.x implementation of SupCL (Supervised Contrastive Learning, 2020). tf2self-supervised-learningsupervised-contrastive-learningsupcl-tf ...